EVIEWS案例消除自相關(guān)農(nóng)村居民消費模型

1、第六章事例剖析一、研究目的2003年中國鄉(xiāng)村人口占59.47，而花費總量卻只占41.4%，鄉(xiāng)村居民的收入和花費是一個值得研究的問題?；ㄙM模型是研究居民花費行為的常用工具。經(jīng)過中國鄉(xiāng)村居民花費模型的剖析可判斷鄉(xiāng)村居民的邊沿花費偏向，這是宏觀經(jīng)濟(jì)剖析的重要參數(shù)。同時，鄉(xiāng)村居民花費模型也能用于鄉(xiāng)村居民消費水平的展望。二、模型設(shè)定正如第二章所敘述的，影響居民花費的要素好多，但因為受各樣條件的限制，往常只引入居民收入一個變量做解說變量，即花費模型設(shè)定為Yt12Xtut（6.43）式中，Yt為鄉(xiāng)村居民人均花費支出，Xt為鄉(xiāng)村人均居民純收入，ut為隨機(jī)誤差項。表6.3是從中國統(tǒng)計年鑒采集的中國鄉(xiāng)村居民198

2、5-2003年的收入與花費數(shù)據(jù)。表6.31985-2003年鄉(xiāng)村居民人均收入和花費單位：元整年人均純收入整年人均花費性支出花費價錢指數(shù)人均實質(zhì)純收入人均實質(zhì)花費性支出年份（現(xiàn)價）（現(xiàn)價）（1985=100）（1985可比價）（1985可比價）1985397.60317.42100.0397.60317.401986423.80357.00106.1399.43336.481987462.60398.30112.7410.47353.421988544.90476.70132.4411.56360.051989601.50535.40157.9380.94339.081990686.30584.

3、63165.1415.69354.111991708.60619.80168.9419.54366.961993921.60769.70201.0458.51382.9419941221.001016.81248.0492.34410.0019951577.701310.36291.4541.42449.6919961923.101572.10314.4611.67500.0319972090.101617.15322.3648.50501.7719982162.001590.33319.1677.53498.2819992214.301577.42314.3704.52501.7520002

4、253.401670.00314.0717.64531.8520012366.401741.00316.5747.68550.0820022475.601834.00315.2785.41581.8520032622.241943.30320.2818.86606.81注：資料根源于中國統(tǒng)計年鑒1986-2004。為了除去價錢改動要素對鄉(xiāng)村居民收入和花費支出的影響，不宜直接采納現(xiàn)價人均純收入和現(xiàn)價人均花費支出的數(shù)據(jù)，而需要用經(jīng)花費價錢指數(shù)進(jìn)行調(diào)整后的1985年可比價錢計的人均純收入和人均花費支出的數(shù)據(jù)作回歸剖析。依據(jù)表6.3中調(diào)整后的1985年可比價錢計的人均純收入和人均花費支出的數(shù)據(jù)，使用一

5、般最小二乘法預(yù)計花費模型得?106.75280.5998Xt（6.44）YtSe=(12.2238)(0.0214)t=(8.7332)(28.3067)2，F(xiàn)=786.0548，df=17，DW=0.7706R=0.9788該回歸方程可決系數(shù)較高，回歸系數(shù)均顯著。對樣本量為19、一個解說變量的模型、5%顯著水平，查DW統(tǒng)計表可知，dL=1.18，dU=1.40，模型中DWdU，說明廣義差分模型中已無自有關(guān)，不用再進(jìn)行迭代。同時可見，可決系數(shù)R2、t、統(tǒng)計量也均達(dá)到理想水平。對照模型（6.44）和（6.47），很明顯一般最小二乘法低估了回歸系數(shù)?2的標(biāo)準(zhǔn)偏差。原模型中Se（?2）=0.0214

6、，廣義差分模型中為Se（?2）=0.0294。經(jīng)廣義差分后樣本容量會減少1個，為了保證樣本數(shù)不減少，能夠使用普萊斯溫斯騰變換增補第一個觀察值，方法是X1*X112和Y1*Y112。在本例中即為X110.49602和Y110.49602。因為要增補因差分而損失的第一個觀察值，因此在EViews中就不可以采納前述方法直接在命令欄輸入Y和X的廣義差分函數(shù)表達(dá)式，而是要生成X和Y的差分序列X*和Y*。在主菜單項選擇擇Quick/GenerateSeries或點擊工作文件窗口工具欄中的Procs/GenerateSeries，在彈出的對話框中輸入Y*=Y-0.4960*Y(-1)，點擊OK獲得廣義差分序

7、列Y*，相同的方法獲得廣義差分序列X*。此時的X*和Y*都缺乏第一個觀察值，需計算后增補進(jìn)去，計算得X1*=345.236，Y1*=275.598，雙擊工作文件窗口的X*翻開序列顯示窗口，點擊Edit+/-按鈕，將X1*=345.236增補到1985年對應(yīng)的欄目中，獲得X*的19個觀察值的序列。相同的方法可獲得Y*的19個觀察值序列。在命令欄中輸入LsY*cX*獲得普萊斯溫斯騰變換的廣義差分模型為Yt*60.44430.5833Xt*（6.48）Se(9.1298)（0.0297）=（6.5178）（19.8079）R2=0.9585F=392.3519df=19DW=1.3459對照模型（6.47）和（6.48）可發(fā)現(xiàn)，二者的參數(shù)預(yù)計值和各查驗統(tǒng)計量的差異很細(xì)小，說明在本例中使用普萊斯溫斯騰變換與直接使用科克倫奧克特兩步法的預(yù)計結(jié)果無顯著差異，這是因為本例中的樣本還不算太小。假如實質(zhì)應(yīng)用中樣本較小，則二者的差異會較大。往常關(guān)于小樣本，應(yīng)采納普萊斯溫斯騰變換增補第一個觀察值。由差分方程（6.46）有?60.4443119.929210.49601（6.